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製造現場データ活用ソリューション



製造現場のさまざまなデータを本当に活用できていますか?

• 製造現場データの収集はしているが、そのデータをどう活用できるかわからない・・・
• 「製造DX」と上層部から言われているが、なにから手をつけたら良いか・・・
• データ収集と可視化まではできているが、現場が縦割りで会社として活用できていない・・・

当社の「製造現場データ活用ソリューション」は、「製造現場のデータ収集」「クラウドデータ集積」「集積データ可視化」「集積データ活用」をトータルにサポートします。当社の経験と技術を生かし、単なる製造データ収集ではなく、横断的に収集されたデータを製造効率化や技術伝承、さらには経営判断にまで活用する「製造現場DX」に向けて、お客さまをサポートします。

トピックス

2024年2月22日
新規公開NEW:最新
IoTフロントエンドソリューションのサブソリューションとして「製造現場データ活用ソリューション」を新規公開しました。

1.概要

当社の製造現場データ活用ソリューションは、株式会社デンソーウェーブの『IoT Data Share』と連携することで、さまざまな製造現場のデータを自動的にクラウドへ集積します。クラウド上に集積されたデータを、『IoTフロントエンドソリューション』により、BIツールによる可視化やデータアナリストによる分析、AIによるデータ活用などに繋げることができます。

「IoT Data Share」で収集した設備データを
パブリッククラウド上でマイニング、AIシステム化。

製造現場データ活用ソリューション概要

製造効率化や技術伝承、さらには経営判断にまで活用
お客さまの「製造現場DX」をサポート

2.特長

1.「IoT Data Share」連携により多様なデータ収集が可能

  • 『ITとの接続性』
    業界で最もオープンな立場でさまざまなアプリ・工場設備に接続対応、250種類以上の通信プロトコルに標準対応。多様な設備・通信規格との連携を容易に実現。
  • 『操作性』
    GUIで選択的に設定が可能。開発知識やプログラム開発は必要なし。
  • 『現場での見える化』
    データをクラウドにアップロードして本格的な見える化・分析を行う前に現場でのデータ確認が可能。上下限値チェックやガントチャートで現場での業務にも活用できます。

※ IoT Data Shareは、株式会社デンソーウエーブの製品です。

2. 高い信頼性とセキュリティ性「DXプラットフォーム」

  • サーバーレスシステム
    AWS/Azure提供のマネージドサービスを使用、仮想サーバーレスで構築が可能。ソフトウェア更新やセキュリティパッチ適用などのサーバー管理の手間低減、高い信頼性、セキュリティを確保。
  • ビッグデータ対応
    お客さまのデータ量に合わせてフレキシブルにデータ保存領域を拡張可能。容量不足に伴うサーバーディスク増設やデータベース再構築などの必要無し。
  • データマイニングに向けたデータレイクシステムにも対応
    単にデータを集積するだけでなく、データマイニングに適した形に変換して保存するデータレイクシステムにも対応が可能。データマイニングやAI推論での精度・効率向上に寄与。

3. 高効率学習、低リソース「AIモデル開発」

  • データアナリストによるデータマイニング
    当社オリジナルの「高速データ分析ツール」を使用し、データの特徴量を検証。最適なアルゴリズム、パラメータを設計します。
  • 高効率AIモデル開発
    事前にデータマイニングを行うことで得た特徴量を元にAIモデルを開発。より速い学習速度と少ないリソースでのAIモデル開発を実現します。

3.ソリューションメニュー

部分的な対応から全面的な支援まで、お客さまの状況に応じた対応を行います。

詳細につきましては、お気軽にお問い合わせください。

No. 項目 対応内容
1 データ集積システム構築 ・製造現場データ集積コンサルティング
・最適パブリッククラウド設計
・データ可視化用BIツール設計・開発
・お客さま製造現場へのIoT Data Share導入
・パブリッククラウド接続
2 データ活用システム構築 ・製造現場データ活用コンサルティング
・最適パブリッククラウド設計
・データ可視化用BIツール設計・開発
・お客さま製造現場へのIoT Data Share導入
・パブリッククラウド接続
・お客さま製造現場データマイニング
・AIモデル開発
3 運用保守 ・上記1または2のパブリッククラウド運用
・IoT Data Shareに関するお問い合わせ対応
・AI運用に関するお問い合わせ対応

4.導入事例

① 工作機械のAI異常診断

異常診断による製品不良率(PPM)、AI異常診断による部品コスト、
作業コストを低減。お客さまの課題解決を支援しました。

【お客さまの課題】
・ 従来から工作機械のセンサー値を閾値で見て異常診断を行っていたが、問題がないときに異常判断されたり、問題があるときに異常判断されなかったりと、異常診断としての価値が低かった。
・異常判定されると装置部品の交換を行わなければならないが、問題のない部品も交換することになり、コストがかかっていた。
・異常判定が出ると、作業員が点検作業を行わなければならず、作業コストがかかっていた。

【解決策】
・ 工作機械の各センサー値を複合的にデータ分析し、故障の要因となり得るケース・センサー値の特徴量を算出
・ 故障との因果関係を学習したAIによって異常診断


以下はシステム概略図です。

工作機械のAI異常診断